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forepochinrange(num_epochs):loss=compute_loss(model,data)iftorch.isnan(loss)orloss.item()>1e10:print(f"训练中遇到 NaN 错误,停止训练 Epoch:{epoch}")break 1. 2. 3. 4. 5. 7. 可视化损失变化 监控损失值变化也非常重要。你可以使用 Matplotlib 绘制损失曲线: importmatplotlib.pyplotasplt# 假设...
在使用PyTorch进行GPU训练时，若遇到loss值为nan的情况，而切换至CPU训练则一切正常，这通常意味着问题出在GPU的精度设置上。主要关注点是，你的GPU可能正处于半精度（fp16）训练模式，特别是当它为安培架构时。安培架构下，PyTorch默认会启用tf32训练，这可能导致计算精度的降低，进而引发诸如0、nan和inf...
按照上述过程进行前向传播,在反向传播时,梯度不是从某一个分支得到的,而是两个分支的题目相加得到的,换句话说,依旧没能解决梯度变为nan的问题。 4. 源码改进及问题解决 经过第三部分的分析,知道了梯度变为nan的根本原因是当x_i=0时依旧参与了x_i^\gamma的计算,导致在反向传播时计算出的梯度为nan。 要解决这...
时，可能会遇到迭代周期第一个后损失值变为 NaN 的问题。升级后，问题得到解决。通过这一案例，我们了解到在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，模型结构的正确性至关重要。同时，版本兼容性也是确保训练过程稳定的重要因素。在遇到类似问题时，应首先检查模型结构的合理性，并注意相关软件库版本的匹配。
1.输入数据中可能存在nan或无穷大的值，这会导致模型在计算过程中产生nan的loss值；解决办法：检查数据...
采用toch.autograd.detect_anomaly()发现loss报错为“RuntimeError: Function 'LogBackward' returned nan values in its 0th output” with autograd.detect_anomaly():loss.backward() 说明是在第一阶段计算focalloss时,bp出现了nan。 三、问题发生原因 ...
在项目开发过程中，我遇到了使用自定义损失函数时梯度爆炸的问题，导致训练过程中loss变为nan。常规情况下，梯度变为nan通常是由于计算过程中的分母接近于零，导致结果趋向无穷大，从而转化为nan。我所用的损失函数形式为：[公式]其中，[公式] 。从理论上分析，这个损失函数在反向传播过程中容易引发梯度...
【pytorch】loss越训越大,没多久就nan 最近在调试group dro,老碰上nan的情况。列下几个可能导致的原因: 1. 学习率过大(这个一般很容易排除,我遇到的也不是这个问题) 2. 分式中分母出现了0 (写代码时不容易注意,但出现nan大概率可能是这个) 3. forward中有开方的运算,比如x^0.5 (这是我遇到的情况,非常...
在PyTorch训练过程中遇到loss为NaN(Not a Number)的问题时,通常是由于某些数值计算过程中出现了不稳定的情况。为了解决这一问题,你可以按照以下步骤进行排查和解决: 检查数据预处理步骤: 确保输入数据已经过适当的归一化处理,以避免数值过大或过小导致计算不稳定。 检查数据集中是否存在NaN或无穷大(Inf)的值,这些值...